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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김귀훈 (한국전자통신연구원) 서방원 (공주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제7호(JKIIT, Vol.17, No.7)
발행연도
2019.7
수록면
55 - 63 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.7.55

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인공지능 기술이 발달함에 따라 다양한 분야에서 인공지능을 적용하기 시작하였다. 특히, 산업계의 각 도메인 영역에서는 기존 서비스 형태에서 여러 가지 인공지능 기술을 적용하여 비용 절감이나 수익 창출하려는 시도가 많이 발생하고 있다. 지능형 컨스트럭션 영상 관제 시스템은 민원 발생시 현장에서의 소음, 진동, 가스수치 및 현장 영상을 최대한 신속하게 동기를 맞춰서 온라인으로 보여주는 지능형 사물인터넷 현장 라이브 모니터링 시스템이다. 본 논문에서는 지능형 에지 컴퓨팅 기반으로 클라우드에 저장되는 현장 영상이 오버플로우(overflow) 되는 것을 방지하기 위해 효율적으로 에지 노드에서 클라우드로 전송되는 트래픽을 자동으로 제어하는 시스템을 구현한다. 구현된 시스템으로 성능 측정 결과를 확인해 보았고, 동일한 서비스 품질을 유지하면서 기존 대비 10%이상 트래픽 사용 감소율을 보이는 성능 개선 효과가 있었다. 이 시스템을 소규모 건설 현장에 적용할 경우에 매달 수십 만원 정도 통신비용을 절감할 것으로 보인다.
#edge computing #machine learning #deep learning #video management system #supervised learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 지능형 컨스트럭션 영상 관제 시스템 모델
Ⅲ. 제안하는 소음 센싱 예측 알고리즘 및 비디오 전송률 결정 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
M. Alsheikh / 2014 / Machine learning in wireless sensor networks : Algorithms, strategies, and applications / IEEE Commun. Sur. & Tut 16(4):1996~2018 google schola M. A. Wijaya / 2015 / Intercell-interference cancellation and neural network transmit power optimization for MIMO channels / IEEE Vehicular Technology Conference Fall google schola A. Mestres / 2016 / Knowledge-defined networking / ACM SIGCOMM Computer Communication Review google schola G. Stampa / 2017 / A deep-reinforcement learning approach for software-defined networking routing optimization / Arxiv google schola N. Kato / 2017 / The deep learning vision for heterogeneous network traffic control: Proposal, challenges, and future perspective / IIEEE Wireless Communication google schola

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